IBM 的云原生企业数据仓库旨在通过随时随地统一提供可访问和可扩展的数据，有效进行业务分析，处理 AI 工作负载。Netezza 增加了对 Parquet 和 Apache Iceberg 等开放格式的支持，并与 IBM 的 watsonx.data 湖仓一体集成。因此，数据工程师、数据科学家和数据分析人员能够运行复杂的工作负载，而无需增加 ETL 工作或数据迁移。Netezza 利用融合 AI 的弹性缩放功能，可在云端实现大规模企业级工作负载效率和成本可预测性。现有的 Netezza 设备客户可以无风险顺利升级，从而按照自己的节奏轻松实现现代化。
IBM Netezza Performance Server 已在 AWS 和 Azure 上作为一项完全托管的服务推出，现已 HIPAA 就绪，并可在 IBM® Cloud 和 IBM® Cloud Pak for Data System 上自托管 (PDF)。
使用 Netezza 和 watsonx.data 随时随地为您的所有数据扩展 AI 工作负载
照常运行 Netezza Performance Server，现已在 AWS 上作为一项服务推出
将您的 Netezza Performance Server 设备现代化，升级到下一代，然后随时随地部署，包括 aaS、混合环境或本地部署，并与基于湖仓一体体系结构构建的全新 watsonx.data 数据存储无缝集成。
了解 Netezza 和 AWS 发布的最新公告
利用 Netezza 和 watsonx.data 优化分析和 AI 工作负载，降低仓库成本，最多可降低 50%
发现改进后的全新 Netezza 的优点
如何使用 IBM Netezza Performance Server
Netezza 的云弹性计算还支持精细弹性定价 — 可以纵向缩放。只需根据用量付费，没有大小限制。我们的 AI 工作负载分析模型输出可用于根据工作负载需求进行预测，有计划进行缩放
利用大规模并行处理这一专利技术，以超高性价比更快获得洞察分析，缩短实现价值的时间。
通过单一平台确保数据可见性、可审计性、数据屏蔽、访问控制等。
部署适用于 Python 和 SQL 的可扩展高速机器学习处理能力，无需移动数据。
利用 Netezza 的 SQL on Parquet 功能，从数据湖中查询数据只需几分钟。
通过单一命令行升级到所选部署。
满足企业独有的业务需求
在具有存储、计算、网络和软件的预配置系统上快速部署。
通过灵活的自助式部署优化性能，在 Microsoft Azure 和 AWS 上提供可预测成本报告。现已 HIPAA 就绪。
在 IBM Cloud、Amazon Web Services (AWS) 和 Microsoft Azure 上体验下一代 Netezza。
Capital Bank of Jordan 如何通过统一的数据中心和强大的 Netezza 分析功能迎接快速增长
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客户评价
Sirius
“无需扩充数据中心的空间，云端 Netezza 的速度已经快到飞起。我们完成了 ELT 和 SQL 的迁移行动，全程零损害，而且速度加快了 10 倍。使用 Netezza 的过程中，没有出现任何额外或意外的开支。一张发票，全部搞定。”
— Sirius 首席解决方案架构设计师 David Birmingham
Findability Sciences
“迁移过程简单、无障碍，我们只用了短短 7 周就让[我们的客户]开始运营，加快了他们获取洞察分析的速度，以及有关决策的进程。”
— Findability Sciences Inc. 执行副总裁兼实验室服务主管 K. Balaji
iBasis
“采用 Netezza Performance Server 之后，我们可监控将海量数据汇总的呼叫数据报告，进而实时判定质量问题和利润漏洞。这些以前需要几个小时才能运行完的报告，现在只需几秒钟就能执行完毕。”
— iBasis IT 高级总监 Mano Haran
市场调研
“只用了 nz_migrate 这么一个简单的指令，我们就成功地将表格、数据和存储的程序从现有的 Netezza 迁移到了新的 Netezza Performance Server，所有操作都是我们自己独立完成的。”
— 一家全球领先的市场调研公司
医疗保健
“我们最大的批量查询操作，返回结果的速度就比原来快了很多，而且数百个查询进程同时运行，也没有出现并发滞后的问题。”
— 医疗保健客户
唯一专门针对受治理数据和 AI 工作负载进行优化的开放式混合型多引擎湖仓一体。
一个完全集成的数据和 AI 平台，可在任何云端运行，能够实现分析生命周期现代化。
一个一体化云端原生数据和 AI 平台，集数据收集、组织和分析功能于一身。
阅读 Forrester 2022 年度数据管理总体经济影响报告，了解 Netezza 如何帮助 IBM 实现 241% 的投资回报率。
Netezza Performance Server 即服务现已在 Azure 市场上推出。通过完全托管的即用即付云数据仓库服务控制支出。
使用在云端完全托管的 Netezza Performance Server 最高可节省 47% 的拥有成本，可以加快分析过程。
了解 IBM 的性能服务器如何在 2022 年获得最高用户采用度。
人人都可随时随地实现快捷分析和洞察。此服务现已在 AWS 上推出，可供预览。
IBM 隆重宣布，IBM Netezza Performance Server 的技术预览版已在 AWS 上作为一项完全托管的服务推出。
常见问题
是的，用于云中的 IBM® Netezza Performance Server 与现有的 Twinfin、Striper 和 Mako 工作负载 100% 兼容。它还是同一种数据库引擎，只是针对云端进行了重新装备和再配置；同时还包括了云中已作为 REST API 调用的所有同样的实用程序。
对于本地使用的情况，在 IBM® Cloud Pak for Data System 超融合架构中，Netezza Performance Server 客户端可连接至 Netezza Performance Server 主机，该主机作为系统 Control Plane 节点上名为 ipshost1 的 Docker 容器而运行。在客户网络中安装和配置系统时，主机以特定的主机名和 IP 地址进行配置。
对于云端 Netezza，备份和还原保存在对象库中，可以是 IBM® Cloud Object Storage，Amazon Web Services (AWS) S3 或 Azure Blob Storage。
前往 IBM Knowledge Center，了解更多信息：
是的，Netezza Performance Server 即服务是完全托管的云原生分析性数据仓库，基于大规模并行处理 [MPP] 架构，可在公共云上使用。
IBM Performance Server for PostgreSQL 已完成现代化部署，并更名为 IBM Netezza Performance Server for IBM Cloud Pak for Data。
Cabot Partners 于 2020 年 6 月进行的一项总体拥有价值研究表明，Netezza Performance Server 在一些关键领域超越了竞争对手。
Netezza Performance Server 让数据科学家能快速创建、训练和部署数据库内的机器学习模型。通过认知机器学习，Netezza 为企业数据科学家提供数据库内分析，确保大家能在一个统一的平台内进行协作。通过嵌入式 Spark 以及对 Python 和 R 等语言的支持，可大规模、快速、精密地采用数据科学和机器学习。
如需将数据从 IBM® PureData System for Analytics 迁移至云端 Netezza，您可采用备份和还原的方法，或使用“nz_migrate”命令。注意：如需从 Mako 迁移或连接至云端 Netezza，请确保您使用的版本是 7.2.1.9 P1 或更低版本。
因为具备 100% 兼容这一优势，大多数客户都可自行轻松完成迁移。只需一个 “nz_migrate” 命令，即可完成全部任务。不过如果需要的话，IBM 专家实验室也可提供帮助。每次购置 Netezza Performance Server 都包含两项支持服务：(1) 为您的工作负载设置和配置 Netezza Performance Server，包括运营研讨会；(2) 为期三个月的“Expertise Connect Advanced”课程，为您提供有关将工作负载迁移至 IBM Cloud Pak for Data System 的指导培训。
IBM Knowledge Center 提供有关备份和还原方法的常用信息，并介绍如何使用 Netezza 系统支持的第三方存储解决方案。
目前，IBM Cloud、AWS 和 Microsoft Azure 数据中心在北美、欧洲和亚太地区的多个地点支持 Netezza Performance Server。可提供这项支持的 IBM Cloud 数据中心还有不少，会逐步增加至服务列表中。如需了解更多信息，请与您的 IBM 代表联系或预约免费咨询。
在 IBM Cloud、AWS 和 Microsoft Azure 上设有内置的自动化和自动恢复功能，仅需最低程度的干预，即可提供高度可用且容错的 Netezza 部署，从而确保企业数据仓库能够 24x7 全天候运行。
Netezza Performance Server 可在 IBM Cloud、AWS 和 Azure 上使用。